【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总
写在最前面 本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。 本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程...
【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向，深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时，本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据集，以及与网络安全紧密相关的模型安全问题。本....
24 LLM错误代码补全：机器学习顶会NeurIPS‘23 智能体评估：自行构建数据集Buggy-HumanEval、Buggy-FixEval+错误代码补全+修复模型【网安AIGC专题11.22】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。一位同学分享了Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential Bugs《大语言模型在具有潜在错误代码补全中的问题》论文发表在NeurIPS’23，机器学习三大顶会之一。分享时的PPT简洁大方后来重读论文时，发现汇报时的中文....
23REPEAT方法：软工顶会ICSE ‘23 大模型在代码智能领域持续学习 代表性样本重放（选择信息丰富且多样化的示例） + 基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化 【网安AIGC专题11.22】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。黄邕灵同学@potato&&tomato:分享了Keeping Pace with Ever-Increasing Data:Towards Continual Learning of Code Intelligence Models《跟上不断增长的数据:迈向代码智能模型的持续学习》软工顶会IC....
22LLMSecEval数据集及其在评估大模型代码安全中的应用：GPT3和Codex根据LLMSecEval的提示生成代码和代码补全，CodeQL进行安全评估【网安AIGC专题11.22】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。李元鸿同学分享了LLMSecEval: A Dataset of Natural Language Prompts for Security Evaluations《LLMSecEval：用于评估大模型代码安全的自然语言提示数据集》分享时的PPT简洁大方，重点突出LLMSecEval数据集及其在评估大型语言模型....
20源代码模型的数据增强方法：克隆检测、缺陷检测和修复、代码摘要、代码搜索、代码补全、代码翻译、代码问答、问题分类、方法名称预测和类型预测对论文进行分组【网安AIGC专题11.15】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。一位同学分享了Data Augmentation Approaches for Source Code Models: A Survey《源代码模型的数据增强方法：综述》全英文PPT，又学了很多专业术语英文排版好好看，感觉这位同学是直接阅读的英文文献，然后根据论文做的PPT希望三年 争取一年内，我也能直接阅读（....
18LLM4SE革命性技术揭秘：大型语言模型LLM在软件工程SE领域的全景解析与未来展望 - 探索LLM的多维应用、优化策略与软件管理新视角【网安AIGC专题11.15】作者汇报 综述
写在最前面欢迎阅读这个系列中最特殊、也最有趣的一篇文章 —— 《大型语言模型在软件工程中的应用：系统性文献综述》。不仅是对一项创新技术的深入解析，更是对软件工程领域的一次深入的探索。由侯心怡@易忻禾主导的这项研究，汇报时展示了她对该主题论文的全面掌握，思维上闪闪发光。本文汇总了大型语言模型（LLM）在软件工程（SE）领域的广泛应用，涵盖了从程序开发到软件维护，再到项目管理的每一个关键环节，揭示了....
19ContraBERT：顶会ICSE23 数据增强+对比学习+代码预训练模型，提升NLP模型性能与鲁棒性：处理程序变异（变量重命名）【网安AIGC专题11.15】
写在最前面随着大规模代码的崛起，无监督学习成为了提高代码预训练模型性能的有效手段。这些预训练模型在广泛的下游任务中表现出色，如自然语言处理和程序语言处理。例如，像CodeBERT和GraphCodeBERT这样的模型在预训练阶段通过大规模代码数据学到通用的表示，并在下游任务上进行微调，取得了优于传统监督学习方法的成绩。然而，这些模型在面对代码变异等挑战时，鲁棒性仍然有待提高。该论文关注的问题是：....
16CODEIPPROMPT：顶会ICML’23 从GitHub到AI，探索代码生成的侵权风险与缓解策略的最新进展：训练数据`有限制性许可；模型微调+动态Token过滤【网安AIGC专题11.8】
写在最前面在人工智能和自然语言处理迅速发展的领域中，代码语言模型已成为技术互动的基石。它们能够基于提示生成代码，从而彻底改变了我们与技术的互动方式。然而，这一进步带来了一个关键问题：知识产权侵犯。在本篇博客中，我们将深入探讨在ICML '23上展示的一项开创性研究，探索大型语言模型在代码生成中侵犯知识产权的程度。本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。姬煜同学....
【网安AIGC专题11.7】17ASAP如何更好地改进少样本提示：在LLMs的prompt中添加语义信息，来提高代码摘要生成+代码补全任务的性能。CodeSearchNet数据集（下）
用例和补全流水线ASAP有3个组成部分：一个LLM，一个可用示例池(标记的输入-输出对，例如，带注释的代码)，以及一个用于从代码中获取事实的静态分析工具。一个配置文件会指定这些组件。一旦配置完成后，开发人员对函数体Cin(如左图所示)调用ASAP ，并需要一个输出(例如，代码摘要)。 ASAP使用Cin对其样本池进行BM25检索以得到样本候选集e c 1 ec_1ec1，e c 2 ec_2ec....
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